基于隐马尔可夫模型（HMM）的中文语音识别及Matlab源码

基于隐马尔可夫模型（HMM）的中文语音识别及Matlab源码

隐马尔可夫模型（Hidden Markov Model，HMM）是一种常用的统计模型，广泛应用于语音识别领域。本文将介绍如何使用HMM实现中文语音识别，并提供相应的Matlab源码。

1. 引言
   中文语音识别是将中文语音信号转换为相应文字的过程。HMM作为一种基于状态转移的模型，在语音识别中具有良好的效果。HMM模型由状态集合、转移概率矩阵、观测概率矩阵和初始概率向量组成。通过训练这些参数，可以实现中文语音信号的识别。

2. 数据预处理
   在进行中文语音识别之前，首先需要对语音数据进行预处理。这包括信号采样、去噪、特征提取等步骤。在本文中，我们使用Mel频率倒谱系数（Mel-frequency cepstral coefficients，MFCC）作为特征提取的方法。

以下是Matlab代码示例，用于提取MFCC特征：

function mfcc_features = extract_mfcc(